强化学习是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何采取最优行动。以下是一些关于强化学习理论的经典论文：

  • Sutton & Barto (1998) - Reinforcement Learning: An Introduction 这本书是强化学习领域的经典教材，详细介绍了强化学习的基本概念、算法和应用。

  • Silver et al. (2016) - Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search 这篇论文介绍了AlphaGo，一种使用深度神经网络和树搜索算法战胜围棋世界冠军的程序。

  • Vinyals et al. (2016) - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 这篇论文展示了如何使用深度强化学习算法在Atari游戏上实现超越人类水平的性能。

  • Mnih et al. (2013) - Human-level control through deep reinforcement learning 这篇论文介绍了深度Q网络（DQN），一种在多个Atari游戏上实现人类水平控制的方法。

  • Schulman et al. (2017) - Proximal Policy Optimization Algorithms 这篇论文介绍了近端策略优化算法，一种高效的强化学习算法。

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